[B-16] インターネットアーキテクチャ

[B-16-32] 機械学習による CRC のハミング重み推定手法に関する一検討

^○江見太一, ハンネーアウン, 山崎康広, 大崎博之 (関西学院大)

この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
この講演はキャリアエクスプローラーの掲載を希望しています。

キーワード：巡回冗長符号、機械学習

分散システムのノード間で伝送される誤りを検出する機構として、CRCが
広く利用されている。CRC の誤り検出能力はハミング重み HW(L, n)によっ
て定まるが、メッセージ長 L や誤りビット数 n が大きい時の HW(L, n)
を厳密に求めることは事実上不可能である。CRC の誤り検出能力を正確
に把握するためには、メッセージ長 L や誤りビット数 n が大きい時の
HW(L, n) を推定することが求められる。本稿では、既知の HW(L, n) を
教師データとして、メッセージ長 L および誤りビット数 n に対する未
知の HW(L, n) を推定することが可能かどうかを検討する。